self.classifier = nn.Conv2D(32, n_class, kernel_size=1)

时间: 2023-05-12 11:04:52 浏览: 90
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Tensorflow 利用tf.contrib.learn建立输入函数的方法

这是一个关于神经网络的问题，nn.Conv2D 是 PyTorch 中的一个卷积层，用于图像处理任务中的特征提取。这个代码片段中，self.classifier 是一个卷积层，输入是一个 32 通道的特征图，输出是一个大小为 n_class 的特征图，卷积核大小为 1x1。
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def __init__(self, num_classes=77): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=5), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), ) self.classifier = nn.Linear(256, num_classes)

This is the constructor of the AlexNet class in PyTorch. It defines the architecture of the AlexNet model, which is a deep convolutional neural network designed for image classification tasks. The ...

将下列代码改写成伪代码：class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x

卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 192，输出通道数为 384，核大小为 3，填充为 1 激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True 卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 384，输出通道数为 256，核大小为 3，填充为 1 激活...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序利用pytorch框架修改成图像检测与分类输出坐标、大小和种类

self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(out_planes[3] * (num_blocks[3] + 1) * dense_depth[3], 256), nn.Linear(256, num_classes + 4) # 输出种类+4个坐标 ) 2. 修改前向传播函数。原来的前向传播...

class FCNs(nn.Module): def __init__(self, pretrained_net, n_class): super().__init__() self.n_class = n_class self.pretrained_net = pretrained_net self.relu = nn.ReLU(inplace=True) # 需要添加的地方1 ################ ################################ self.classifier = nn.Conv2d(32, n_class, kernel_size=1) # classifier is 1x1 conv, to reduce channels from 32 to n_class def forward(self, x): # x: 3*160*160 output = self.pretrained_net(x) x5 = output['x5'] x4 = output['x4'] x3 = output['x3'] x2 = output['x2'] x1 = output['x1'] # 需要添加的地方2 ################ ################################ return score # score: 2*160*160

在需要添加的地方1处，定义了一个卷积层classifier，它是一个1x1的卷积，用于将输入的特征图的通道数从32降到n_class。 在前向传播函数forward中，首先将输入x经过预训练的模型pretrained_net，得到五个特征图x5、...

class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.vgg16 = vgg16(pretrained=True) self.resnet18 = resnet18(pretrained=True) self.vgg16.classifier = nn.Identity() self.resnet18.fc = nn.Identity() self.fc = nn.Linear(25600, 2) def forward(self, x): x1 = self.vgg16(x) x2 = self.resnet18(x) x1 = x1.view(x1.size(0), -1) x2 = x2.view(x2.size(0), -1) x = torch.cat((x1, x2), dim=1) x = self.fc(x) return x 将以上代码加入DANet注意力机制

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // reduction, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels // reduction, out_channels, ...

class MyConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyConvNet,self).__init__() ## 定义第一个卷积层 self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels = 1,## 输入的feature map out_channels = 32,## 输出的feature map kernel_size = 3, ##卷积核尺寸 stride=1, ##卷积核步长 padding=1, # 进行填充 ), ## 卷积后： (1*28*28) ->(16*28*28) nn.ReLU(), # 激活函数 nn.AvgPool2d( kernel_size = 2,## 平均值池化层,使用 2*2 stride=2, ## 池化步长为2 ), ## 池化后：(16*28*28)->(16*14*14) ) ## 定义第二个卷积层 self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(32,68,3,1,0), ## 卷积操作(16*14*14)->(32*12*12) nn.ReLU(), # 激活函数 nn.AvgPool2d(2,2) ## 最大值池化操作(32*12*12)->(32*6*6) ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(68*6*6,256), nn.ReLU(), nn.Linear(256,128), nn.ReLU(), nn.Linear(128,64), nn.ReLU(), nn.Linear(64,10) ) ## 定义网络的向前传播路径 def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(x.size(0), -1) # 展平多维的卷积图层 output = self.classifier(x) return output ## 输出我们的网络结构 myconvnet = MyConvNet() print(myconvnet)

该类包含了两个卷积层和一个分类器，其中第一个卷积层使用了 32 个卷积核，大小为 3*3，步长为 1，填充为 1，使用了 ReLU 激活函数和平均值池化层进行下采样。第二个卷积层使用了 68 个卷积核，大小为 3*3，步长为 1...

class Classifier(nn.Module): def __init__(self): super(Classifier, self).__init__() # torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding) # torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride, padding) # input 维度 [3, 128, 128] self.cnn = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, 1, 1), # [64, 128, 128] nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [64, 64, 64] nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1), # [128, 64, 64] nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [128, 32, 32] nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1), # [256, 32, 32] nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [256, 16, 16] nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), # [512, 16, 16] nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [512, 8, 8] nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), # [512, 8, 8] nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [512, 4, 4] ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(512 * 4 * 4, 1024), nn.ReLU(), nn.Linear(1024, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 11) ) def forward(self, x): out = self.cnn(x) out = out.view(out.size()[0], -1) return self.fc(out) print("Model complicated")

这段代码定义了一个卷积神经网络分类器。它包含了5个卷积层和3个全连接层。在卷积层中，每个卷积层后面都跟着一个批归一化层和一个ReLU激活函数，最后一个卷积层后面没有激活函数。每个卷积层后面都跟着一个最大池化...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn....

AttributeError: 'EEGNet' object has no attribute 'classifier'

nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=(1, 15), stride=(1, 1), padding=(0, 7), bias=False), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True), nn.ELU(), nn.AvgPool2d(kernel...

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self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): # x 的形状为 [batch_size, channels, height, width...

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Traceback (most recent call last): File "D:\162040229\2023DataFusion\network_test.py", line 100, in <module> output = mynet(image) TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), ...

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![单片机编程](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-48cf6abe199bab09d31c122e1f49cea4.png) # 摘要 单片机作为电子技术领域的基础组件，广泛应用于各类控制项目。本文从基础开始，详细探讨了单片机在流水灯和音乐盒项目中的应用原理，并分析了如何实现这两个功能的同步控制。通过对硬件和软件层面的深入剖析，本文提供了一系列实践操作和高级技巧，旨在提升流水灯与音乐盒同步控制的性能和效率。通过本研究，读者将能够更好地理解和掌握单片机在复杂控制系统中的应用，进而创新开发更多
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java 号码后四位用‘xxxx’脱敏

在Java中，对电话号码后四位进行脱敏通常是为了保护用户隐私。你可以通过字符串截取和替换的方式来实现这个功能。下面是一个简单的示例： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { String phoneNumber = "1234567890"; // 假设原始手机号 int startCutOff = phoneNumber.length() - 4; // 要开始切割的位置是后四位的起始位置 String maskedNumber = ph
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Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库

资源摘要信息:"arachne:基于Java的路由库" 知识点详细说明： 1. 知识点一：基于Java的路由库 - Arachne是一个基于Java开发的路由库，它允许开发者在Java环境中实现网络路由功能。 - Java在企业级应用中广泛使用，具有跨平台特性，因此基于Java的路由库能够适应多样的操作系统和硬件环境。 - 该路由库的出现，为Java开发者提供了一种新的网络编程选择，有助于在Java应用中实现复杂的路由逻辑。 2. 知识点二：简单Linux虚拟机上运行 - Arachne能够在资源受限的简单Linux虚拟机上运行，这意味着它对系统资源的要求不高，可以适用于计算能力有限的设备。 - 能够在虚拟机上运行的特性，使得Arachne可以轻松集成到云平台和虚拟化环境中，从而提供网络服务。 3. 知识点三：UDP协议与RIPv2路由协议 - Arachne实现了基于UDP协议的RIPv2（Routing Information Protocol version 2）路由协议。 - RIPv2是一种距离向量路由协议，用于在网络中传播路由信息。它规定了如何交换路由表，并允许路由器了解整个网络的拓扑结构。 - UDP协议具有传输速度快的特点，适用于RIP这种对实时性要求较高的网络协议。Arachne利用UDP协议实现RIPv2，有助于降低路由发现和更新的延迟。 - RIPv2较RIPv1增加了子网掩码和下一跳地址的支持，使其在现代网络中的适用性更强。 4. 知识点四：项目构建与模块组成 - Arachne项目由两个子项目构成，分别是arachne.core和arachne.test。 - arachne.core子项目是核心模块，负责实现路由库的主要功能；arachne.test是测试模块，用于对核心模块的功能进行验证。 - 使用Maven进行项目的构建，通过执行mvn clean package命令来生成相应的构件。 5. 知识点五：虚拟机环境配置 - Arachne在Oracle Virtual Box上的Ubuntu虚拟机环境中进行了测试。 - 虚拟机的配置使用了Vagrant和Ansible的组合，这种自动化配置方法可以简化环境搭建过程。 - 在Windows主机上，需要安装Oracle Virtual Box和Vagrant这两个软件，以支持虚拟机的创建和管理。 - 主机至少需要16 GB的RAM，以确保虚拟机能够得到足够的资源，从而提供最佳性能和稳定运行。 6. 知识点六：Vagrant Box的使用 - 使用Vagrant时需要添加Vagrant Box，这是一个预先配置好的虚拟机镜像文件，代表了特定的操作系统版本，例如ubuntu/trusty64。 - 通过添加Vagrant Box，用户可以快速地在本地环境中部署一个标准化的操作系统环境，这对于开发和测试是十分便利的。 7. 知识点七：Java技术在IT行业中的应用 - Java作为主流的编程语言之一，广泛应用于企业级应用开发，包括网络编程。 - Java的跨平台特性使得基于Java开发的软件具有很好的可移植性，能够在不同的操作系统上运行，无需修改代码。 - Java也具有丰富的网络编程接口，如Java NIO（New Input/Output），它提供了基于缓冲区的、面向块的I/O操作，适合于需要处理大量网络连接的应用程序。 8. 知识点八：网络协议与路由技术 - 理解各种网络协议是网络工程师和开发人员的基本技能之一，RIPv2是其中一种重要协议。 - 路由技术在网络架构设计中占有重要地位，它决定了数据包在网络中的传输路径。 - Arachne库的使用可以加深开发者对路由协议实现和网络架构设计的理解，帮助构建更加稳定和高效的网络系统。 通过上述知识点的介绍，我们可以看出Arachne作为一个基于Java的路由库，在技术实现、项目构建、环境配置以及网络技术等多个方面有着其独特之处，对Java开发者来说，这是一项值得学习和使用的技术资源。